阿里云
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分析——Apriori算法
该指标是建立强
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规则的第一个门槛，衡量了所考察
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规则在“量”上的多少。
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规则相对于全部数据必须具有一定的普遍性（即具显著性），才是有效的信息。支持度（SUPPORT）的一个关键性质：一个项集的支持度不会超过它的子集的支持度...
MapReduce编程(五)单表
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二、分析 解决这个问题要用到一个小技巧，就是单表
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。具体实现步骤如下，Map阶段每一行的key-value输入，同时也把value-key输入。以其中的两行为例：Steven Jack Jack Alice key-value和value-key都输入，变成4行：Steven Jack Jack ...
Apriori
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算法学习
1．挖掘
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规则 1.1 什么是
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规则 一言蔽之，
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规则是形如X→Y的蕴涵式，表示通过X可以推导“得到”Y，其中X和Y分别称为
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规则的先导(antecedent或left-hand-side,LHS)和后继(consequent或right-hand-side,RHS)1.2 如何量化
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规则...
MapReduce初级案例——单表
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“单表
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”这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。下面进入这个实例。1.实例描述 实例中给出 child-parent(孩子——父母)表，要求输出 grandchild-grandparent(孙子——爷奶)表。样例输入如下所...
使用E-MapReduce Hive
关
联云HBase
本文介绍如何使用E-MapReduce（简称EMR）上的Hive
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阿里云HBase的表。阿里云HBase需要借助外部Hive对多表进行
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分析。前提条件 已创建EMR的Hadoop集群，并且选择了HBase和Zookeeper服务。详情请参见创建集群。创建与EMR同一地域下相同...
【数据挖掘】
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规则和Apriori算法
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规则挖掘算法有很多，采用的不一样的算法在算法执行效率上各有不同，但是在同样的
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规则下挖掘出的
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规则应该是一样的.其中最著名的是Apriori算法.三.Apriori算法 Apriori算法分两步进行：生成所有频繁项目集：一个频繁项目集是一...
【数据挖掘】
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规则挖掘 Apriori 算法(频繁项集|非频繁项集|强
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规则|弱
关联
规则
文章目录一、频繁项集二、非频繁项集三、强
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规则四、弱
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规则五、发现
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规则参考博客:【数据挖掘】
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规则挖掘 Apriori 算法(
关联
规则简介|数据集 与 事物 Transaction 概念|项 Item 概念|项集 Item Set|频繁项集|示例解析)【数据...
【数据挖掘】
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规则挖掘 Apriori 算法(
关联
规则|数据项支持度|
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规则支持度)
文章目录一、
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规则二、数据项支持度三、
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规则支持度参考博客:【数据挖掘】
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规则挖掘 Apriori 算法(
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规则简介|数据集 与 事物 Transaction 概念|项 Item 概念|项集 Item Set|频繁项集|示例解析)一、
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规则
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规则 是指:某些 ...
MapReduce业务－图片
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计算
下面给大家介绍解决思路，通过观察数据，我们可以发现在上述数据当中，我们要计算图片两两的共性图片，可以从
关联
图片入手，在
关联
图片中我们可 以找到共性图片的
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信息，比如：我们要计算pic001pic002图片的共性图片，我们可以在
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MapReduce业务－图片
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